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前微軟高層創辦AI代理機構取代Excel主導財務分析
儘管許多財務團隊花費數百萬美元在財務軟體上，仍依賴 Excel 進行結算、對帳及審計準備工作。前兩位微軟高管認為這是問題，並創立了 Maximor，旨在用 AI 代理取代試算表，處理財務團隊的繁瑣工作。雖然企業常使用 ERP、CRM 及收費系統，但中大型公司仍將交易匯出至 Excel 進行手動對帳，甚至依賴 VLOOKUP 函式整合資料。Maximor 透過 AI 代理網路直接連線 ERP、CRM 及收費系統，持續抓取交易資料，實現營運與財務資料的統一及即時可見性，縮短月結時間。早期客戶 Rently 使用後，將結算時間從八天縮短至四天，並避免額外聘請兩名會計人員，使團隊近一半時間能轉向戰略工作。Maximor 的財務代理可連線 NetSuite、Intacct、QuickBooks、Zoho Books 等系統，自動生成工作底稿、審查註記及審計軌跡。儘管目標是減少對 Excel 的依賴，平臺仍允許匯出對帳資料至試算表，以符合審計師與財務人員的習慣。Maximor 提供 AI 代理與人類會計師結合的選項，由 AI 處理端到端工作，人類負責審查，類似傳統會計團隊的分工。創辦人 Ramnandan Krishnamurthy 與 CTO Ajay Krishna Amudan 均曾在微軟工作，Krishnamurthy 曾領導包括可口可樂在內的五百強客戶的財務與資料專案，兩人自印度 Madras 理工學院起合作十四年。Maximor 於 2024 年夏季成立，於 2025 年以九百萬美元種子輪資金從隱形狀態中走出，由 Foundation Capital 領投，Perplexity 執行長 Aravind Srinivas 及 Zuora 執行長 Tien Tzuo 亦參與投資，Gaia Ventures 與 Boldcap 等機構投資者亦加入。公司總部設於紐約，另設班加羅爾辦公室，員工約十八人，主要分佈於美國與印度，目標客戶營收至少五千萬美元，已服務美國、中國及印度企業，支援 GAAP 與 IFRS 標準。
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Paid 由 Manny Medina 所創的 AI 代理「結果計費」新創公司獲得 2100 萬美元種子輪融資
前銷售自動化創業公司 Outreach 創辦人曼尼·梅迪納（Manny Medina）近期憑藉其年輕的創業公司 Paid 成功吸引投資。Paid 於三月剛完成由倫敦基地的 Paid 所領軍的 2160 萬美元超額認購種子輪融資，領投方為 Lightspeed。此前 Paid 在三月已獲得 1000 萬歐元預種子輪融資，截至目前總籌資額已達 3330 萬美元，且尚未達到 A 輪融資階段。熟悉該交易的來源表示，該創業公司的估值超過 1 億美元。 Paid 在三月脫離隱形狀態，為 AI 代理領域帶來了獨特貢獻。與市面上大多數公司不同，Paid 不直接提供代理服務，而是為代理開發者提供一種機制，使其能根據代理為客戶創造的價值向客戶收費。這種模式被稱為「基於結果的收費」，是 AI 領域日益增長的主題。Paid 承諾幫助代理開發者「為客戶節省的成本點開始收費」。這是一種適應 AI 時代的新型軟體收費方式，取代了 SaaS 時代的無限使用按使用者收費模式，或客戶/伺服器時代的一次性購買安裝模式。按使用者收費對代理開發者不利，因為他們既要向模型提供商付費，也要向雲提供商付費，無限使用模式可能導致他們虧損。 由於代理通常在背景中執行，開發者需要證明代理為客戶帶來的價值。如果代理如廣告所示般運作，它們將被分配更多工作，而工作量增長將不被察覺。梅迪納指出，如果代理安靜無聲，開發者就無法獲利，因此需要基礎設施讓代理為額外工作收費。然而，按月費收取有限信用額度存在風險，因為公司不願為 AI 垃圾付費。根據 MIT 最近的研究，在數十億美元的 AI 試點後，約 95% 的企業專案被發現無價值，僅 5% 投入生產。Paid 的早期客戶包括病毒式銷售自動化創業公司 Artisan，以及 ERP 供應商 IFS。Lightspeed 的阿列克謝·施密特（Alexander Schmitt）表示，該風險投資公司過去三年在 AI 基礎設施和應用層公司投資超過 25 億美元，並親眼見證大多數 AI 試點失敗。施密特認為 Paid 目前的方法獨一無二。新
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AI服務轉型可能比風投認為的更具挑戰性
風險投資機構認為利用人工智慧（AI）將傳統勞密集服務業轉化為類似軟體的高利潤模式是新的投資優勢。通用催化劑（General Catalyst，GC）已投入 15 億美元，採用「創造」策略，在特定垂直領域孵化 AI 原生軟體公司，再以此為工具收購成熟服務企業及其客戶。GC 目前已在法律服務、IT 管理等七個行業佈局，計劃擴充套件至最多 20 個領域。GC 負責人 Marc Bhargava 指出，全球服務業年營收達 16 兆美元，遠高於軟體的 1 兆美元，若能透過 AI 自動化服務業 30% 至 50% 的業務，甚至呼叫中心核心任務的 70%，其數學模型將變得極具吸引力。 GC 的投資組合公司 Titan MSP 獲得了 7400 萬美元投資，開發 AI 工具後收購了 RFA，並證明可自動化 38% 的典型管理服務提供商（MSP）任務。另一家公司 Eudia 專注於企業內部法律部門，提供由 AI 驅動的固定費率服務，已簽約福布斯 100 強客戶如嘉吉、Del Monte 和 Stripe，並收購了 Johnson Hana 以擴大規模。GC 的目標是將所收購公司的 EBITDA 利潤率至少翻倍。 另一家風險投資機構 Mayfield 也設立了 1 億美元專門用於「AI 隊友」投資，其支援的 Gruve 在收購安全諮詢公司後，六個月內營收從 500 萬美元增長至 1500 萬美元，並實現 80% 的毛利率。然而，早期警告訊號顯示，斯坦福大學社交媒體實驗室與 BetterUp Labs 的研究發現，40% 的員工因「工作泥濘」（workslop）——即看似光鮮但缺乏實質的 AI 生成工作——而承擔更多負擔。調查顯示，員工平均需花費近兩小時處理每一起 workslop 事件，這導致每人每月產生 186 美元的隱形稅收，對 1 萬人的組織而言，每年損失的生產力超過 900 萬美元。 儘管 Bhargava 辯稱實施失敗反而驗證了 AI 應用至關困難，需要像 Rippling、Ramp 和 Figma
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微軟首席技術專家艾米·路特瓦克談AI如何改變網路攻擊形勢
cybersecurity 專家 Ami Luttwak 指出，網路安全是一場心理博弈，隨著企業加速將 AI 融入工作流程，攻擊面不斷擴大。Wiz 公司於今年初以 320 億美元被 Google 收購，其近期測試發現，在「vibe coding」應用中，身份驗證系統常因簡化開發而存在安全漏洞。攻擊者如今也利用提示工程、vibe coding 及自製 AI 代理來發動攻擊，甚至透過攔截內部 AI 工具獲取機密資料。上月，銷售 AI 聊天機器人 Drift 遭入侵，導致數百家企業客戶如 Cloudflare、Palo Alto Networks 及 Google 的 Salesforce 資料洩漏，攻擊者利用生成的程式碼偽裝聊天機器人並橫向移動。另一場名為"s1ingularity"的供應鏈攻擊發生在 8 月，針對 JavaScript 開發者常用的 Nx 系統，攻擊者利用 AI 工具掃描並竊取開發者憑證。儘管企業 AI 採用率僅約 1%，Wiz 已每週遭遇影響數千家企業的攻擊。Wiz 自 2020 年成立以來，已推出 Wiz Code 與 Wiz Defend 等產品以應對 AI 威脅。Luttwak 強調，創業公司應從第一天起就將安全與合規置於首位，即使只有五名員工也需聘請首席資訊安全官（CISO），並遵循 SOC2 合規標準，避免產生「安全債務」。對於目標為企業的 AI 新創，必須設計讓客戶資料保留在客戶環境中的架構。隨著 AI 技術民主化，從反釣魚到自動化防禦，安全領域正處於創新與挑戰並存的開放局面，所有安全環節都需重新思考以應對新型威脅。